Αν είστε παθιασμένοι με το να βοηθάτε τους ανθρώπους και θέλετε να γίνετε επιστήμονας δεδομένων, ίσως σας ενδιαφέρουν οι σταδιοδρομίες στον τομέα της επιστήμης των δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη και την ιατρική. Αυτές οι διαδρομές καριέρας μπορεί να ποικίλλουν δραστικά, από τη διαχείριση οικονομικών δεδομένων για ένα νοσοκομείο μέχρι τη βοήθεια στην ανάπτυξη νέων διαγνωστικών εργαλείων. Όπως και να έχει, η δουλειά που κάνετε στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης συμβάλλει στη διάσωση ζωών.
Παρακάτω, περιγράφουμε μερικούς από τους πιθανούς ρόλους που μπορεί να βρείτε ως επιστήμονας δεδομένων που εργάζεται στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Καθώς διαβάζετε, σκεφτείτε αν θα προτιμούσατε να ασχοληθείτε με πιο ερευνητικά έργα ή με έργα με προσανατολισμό στην υλικοτεχνική υποδομή.
Αναλυτής ασφαλιστικών απαιτήσεων
Ένα από τα μεγαλύτερα κομμάτια δεδομένων που επεξεργάζονται οι πάροχοι υγειονομικής περίθαλψης σχετίζεται με την υποβολή ασφαλιστικών απαιτήσεων. Σε αυτό το είδος ρόλου, θα μπορούσατε να αναλύσετε δεδομένα που σχετίζονται με αποδοχές και απορρίψεις απαιτήσεων, οικονομικές τάσεις και δημογραφικά δεδομένα ασφάλισης. Θα μπορούσατε να χρησιμοποιήσετε μοντέλα μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό μοτίβων και την πρόβλεψη πιθανών προβλημάτων. Αυτή η εργασία θα επιτρέψει στον οργανισμό υγειονομικής περίθαλψης να επεξεργάζεται γρήγορα τις απαιτήσεις, να κερδίζει τα χρήματα που του αξίζουν και να βοηθάει τους ασθενείς πιο αποτελεσματικά.
Σχέδια θεραπείας
Σήμερα, οι γιατροί μπορούν να παρακολουθούν πολύ περισσότερα για τη ζωή των ασθενών τους. Οι εφαρμογές και οι φορητές συσκευές παρακολούθησης καθιστούν διαθέσιμους τόνους δεδομένων, αλλά μπορεί να είναι δύσκολο για τους γιατρούς να καταλάβουν τι να κάνουν με αυτά τα δεδομένα. Ως επιστήμονας δεδομένων, μπορείτε να αναλύσετε αυτά τα δεδομένα για να εντοπίσετε μοτίβα στα συμπτώματα και να αξιολογήσετε παράγοντες υγείας. Αυτές οι πολύτιμες πληροφορίες βοηθούν τους γιατρούς να αναπτύξουν εξατομικευμένα σχέδια θεραπείας.
Ιατρική απεικόνιση
Η ιατρική απεικόνιση είναι ένας τομέας όπου οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να παρέμβουν άμεσα στην ευημερία ενός ασθενούς. Στο πλαίσιο της ιατρικής έρευνας, οι επιστήμονες δεδομένων συμβάλλουν στο να γίνει η απεικόνιση πιο ακριβής και σαφής. Βοηθούν επίσης στη διάγνωση των σαρώσεων. Όταν οι γιατροί χρησιμοποιούν απεικονίσεις όπως ακτίνες Χ, μαγνητικές τομογραφίες και αξονικές τομογραφίες, συνήθως διαγιγνώσκουν τα προβλήματα εξετάζοντας χειροκίνητα τα αποτελέσματα. Ορισμένες φορές, ωστόσο, ένας απλός οπτικός έλεγχος μπορεί να χάσει μικρές ανωμαλίες. Οι τεχνικές Deep Learning, από την άλλη πλευρά, μπορούν να αξιολογήσουν πώς θα έπρεπε να μοιάζει η απεικόνιση και να εντοπίσουν μικρές ανωμαλίες. Αυτό μπορεί να οδηγήσει στην έγκαιρη ανίχνευση σοβαρών προβλημάτων υγείας.
Διαγνωστικά μοντέλα
Οι επιστήμονες δεδομένων είναι υπεύθυνοι για την ανάπτυξη διαγνωστικών μοντέλων πέραν της ιατρικής απεικόνισης. Η μηχανική μάθηση και η προγνωστική ανάλυση μπορούν μερικές φορές να διαγνώσουν θέματα υγείας πιο γρήγορα από τους γιατρούς και να εντοπίσουν ζητήματα που μπορεί να διαφύγουν από τα ανθρώπινα μάτια. Παραδείγματα περιλαμβάνουν ένα μοντέλο για τη διάγνωση της καρδιακής αρρυθμίας και ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης για την ταξινόμηση των δερματικών βλαβών ως καλοήθεις ή κακοήθεις. Αυτά τα μοντέλα αναπτύσσονται συχνά από ερευνητικές ομάδες που εδρεύουν σε πανεπιστήμια. Οι επιστήμονες δεδομένων που εργάζονται ως μέλη αυτών των ομάδων συμβάλλουν στην ταχύτερη διάγνωση σοβαρών προβλημάτων υγείας και σώζουν ζωές.
Νοσοκομειακές λειτουργίες
Τα νοσοκομεία πρέπει να διαχειριστούν σημαντικές λειτουργικές και υλικοτεχνικές λεπτομέρειες, στις οποίες μπορούν να βοηθήσουν οι επιστήμονες δεδομένων. Εργαζόμενοι σε ένα νοσοκομείο, μπορεί να χρησιμοποιήσετε τα Predictive Analytics για να προγραμματίσετε τη στελέχωση, να αξιολογήσετε τη διαθεσιμότητα των νοσοκομειακών κλινών σε διαφορετικές χρονικές περιόδους ή να βελτιώσετε τις λειτουργίες των επειγόντων περιστατικών. Όλες αυτές οι εργασίες βοηθούν τα νοσοκομεία να αξιοποιούν στο έπακρο τους πόρους τους και βοηθούν τους ασθενείς να λαμβάνουν ταχύτερα φροντίδα.
Ανάπτυξη νέων φαρμάκων
Η ανάπτυξη νέων φαρμακευτικών φαρμάκων και η δοκιμή τους μέσω κλινικών δοκιμών είναι εξαιρετικά δαπανηρή και χρονοβόρα. Η επιστήμη των δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση αυτών των διαδικασιών. Ο Mark Ramsey, Chief Data Officer της GSK, σημείωσε ότι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και της προσομοίωσης μέσω υπολογιστή μπορεί να μειώσει τη διαδικασία ανακάλυψης φαρμάκων σε λιγότερο από δύο χρόνια. Στα αρχικά στάδια της ανάπτυξης, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να χρησιμοποιήσουν μεγάλες ποσότητες μεταδεδομένων ασθενών, καθώς και πληροφορίες από βιοτράπεζες για την καλύτερη κατανόηση των γενετικών μεταλλάξεων. Μόλις τα φάρμακα περάσουν στη φάση των δοκιμών, οι αλγόριθμοι μπορούν να προσομοιώσουν τον τρόπο με τον οποίο θα αποδώσουν τα φάρμακα πριν από τις δοκιμές σε ανθρώπους. Τα εργαλεία αυτά βοηθούν στο να γίνουν τα νέα φάρμακα ασφαλέστερα και να επιταχυνθεί η διαδικασία ανάπτυξης.
Εικονική υγεία
Όλο και περισσότερες εταιρείες αναπτύσσουν εικονικά εργαλεία για τη βελτίωση και την παρακολούθηση της υγείας. Αυτά περιλαμβάνουν φορητές συσκευές και εφαρμογές. Οι δημοφιλείς εφαρμογές υγειονομικής περίθαλψης προσφέρουν εικονικές διαβουλεύσεις με γιατρό ή θεραπευτή, ενώ άλλες δημιουργούν μια πλατφόρμα για την παρακολούθηση μεμονωμένων συμπτωμάτων. Υπάρχει ακόμη μια πολύ ενεργή αγορά στην ανάπτυξη νέων εφαρμογών και στη χρήση των δεδομένων που παράγουν για την αξιολόγηση ευρύτερων προτύπων.
Σας ταιριάζει η καριέρα στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης;
Δεν υπάρχει ένας και μοναδικός ρόλος της Επιστήμης Δεδομένων στον κλάδο της υγειονομικής περίθαλψης. Οργανισμοί που κυμαίνονται από νοσοκομεία, ασφαλιστικούς φορείς, εταιρείες βιοτεχνολογίας και φαρμακευτικούς ερευνητές προσλαμβάνουν επιστήμονες δεδομένων. Ορισμένοι από αυτούς τους ρόλους θα είναι αρκετά απαιτητικοί, αναπτύσσοντας νέα μοντέλα για τη δημιουργία νέων εργαλείων ιατρικής έρευνας ή δημιουργώντας νέες λύσεις στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Πρόκειται, ωστόσο, για μια πολύ ικανοποιητική καριέρα για τους επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να σώσουν ζωές. Μπορεί να μην βλέπετε τον αντίκτυπό σας τόσο άμεσα όσο οι γιατροί και οι νοσηλευτές, αλλά θα ξέρετε ότι βοηθάτε στη δημιουργία καλύτερων θεραπειών και στη βελτίωση της ποιότητας ζωής των ασθενών. Για ορισμένους ανθρώπους, αυτού του είδους ο αντίκτυπος μπορεί να δημιουργήσει υπερβολική πίεση άγχους. Αλλά για άλλους, μπορεί να είναι η τέλεια εξίσωση για μια ουσιαστική καριέρα στην Επιστήμη Δεδομένων.
Σήμερα, μόνο ένα μικρό ποσοστό των επιστημόνων δεδομένων εργάζεται στους κλάδους της υγειονομικής περίθαλψης και των νοσοκομείων. Υπάρχουν όμως πολλά περιθώρια επέκτασης σε αυτόν τον τομέα. Ειδικά για τους επιστήμονες δεδομένων που ενδιαφέρονται για την ιατρική και θέλουν να συμβάλλουν άμεσα στην ευημερία άλλων ανθρώπων, η σταδιοδρομία στον τομέα της υγείας μπορεί να είναι μια ικανοποιητική επιλογή.
